ジェンスン・ファンがネイバーを訪れた理由、ソブリンAI同盟の設計図

2026年6月5日の夜、弘大（ホンデ）近くのサムギョプサル店「ヒョンニム・チョヨ」のレジには、元々トスの顔認証決済端末しかなかった。その日、ネイバーペイの端末「Npayコネクト」がもう一台追加された。

食事が終わり、ネイバーの李海珍（イ・ヘジン）議長がその端末の前に立った。

顔をかざすと決済完了の通知が鳴り、横で見守っていたジェンスン・ファン エヌビディア CEOが短い感嘆の声を上げたというのが、ファイナンシャルニュースの現場記事だ。同じテーブルにはSKの崔泰源（チェ・テウォン）会長とLGの具光謨（ク・グァンモ）会長も同席していた。

記事をいくつか読み比べていて目に留まったのは、その端末が「その日に設置された」という一節だ。李議長が決済する予定だという話が回り、ネイバーが慌てて導入したという裏話まで付いていた。演出だったという意味だ。そして、演出に力を入れるほど、この夕食会がネイバーにとって重要だったということでもある。

3日後の6月8日、ジェンスン・ファンは盆唐（プンダン）にあるネイバーの第2社屋「1784」に現れ、両社はギガワット(GW)級AIファクトリーを共同建設すると発表した。サムギョプサル一皿とギガワット契約の間を埋めるピースを一つずつ当てはめてみると、この取引の正体はGPUではなく、ソブリンAI市場を狙った役割分担であることが明らかになる。

ネイバーとエヌビディアのAIファクトリー同盟、何に合意したのか

一言で言えば、ネイバーがエヌビディアの顧客という立場から降りて、事業主体になったという合意だ。

ZDNet Koreaの報道によると、ネイバーはデータセンターの用地確保と構築・運営を主導し、エヌビディアはGPU供給に加え、グローバル顧客の開拓と売上、事業リスクを共に負う。

ロードマップは段階的だ。

2027年前半にネイバーのハイパースケールデータセンター「カク・セジョン」で55メガワット(MW)を先行稼働させ、同年中に100MW、2028年には200MWまで海外へ規模を広げ、最終的にギガワット級に到達するという青写真だ。アイニュース24は、1GWが「カク・セジョン」の最大容量の約4倍であり、エヌビディアの最新GPU数十万枚を一度に収容できる規模だと伝えた。

数字よりも注目すべきは、リスクを分かち合う構造だ。

GPUを売って終わりの取引であれば、エヌビディアが顧客開拓や売上の負担まで負う理由はない。両社はこのインフラでアジア・太平洋を超え、中東や欧州市場まで狙うと発表した。

工場を共同建設することを選んだのは、エヌビディアが「ネイバーを通じてのみ開かれる市場」があると判断したからだ。

AIファクトリーにおいて電力がボトルネックになった理由

データセンターが「工場」になるにつれ、最初に不足し始めたのはGPUではなく電力だ。

2010年代初頭まで、データセンターはウェブページやメールを回す静かな倉庫に近い存在で、冷却もエアコンで十分だった。

転換点は2022年11月30日のChatGPTのリリースだった。大規模言語モデルが実際のユーザーの前に公開されると、データセンターはテキストを原料として投入し、「トークン」という単位の知能を休むことなく出力する設備となった。

ジェンスン・ファンが「AIファクトリー」と呼ぶのはこの変化を指す。彼は今回の発表でも、実用的なAIが現場に浸透するにつれ、AIファクトリーの需要が爆発していると述べた。需要が爆発するということは、電気が足りなくなるということと同義だ。

工場には工場の制約が伴う。従来のサーバー1ラックが消費する電力は10キロワット(kW)前後だったが、エヌビディアのブラックウェル・アクセラレータを搭載したラックは120kWを超える。同じ空間に10倍以上の電気が入れば、その分熱も発生する。

そのため、AIファクトリーの成績表は「GPUを何枚積んだか」ではなく、「メガワットあたり何トークン出力できるか」に変わる。電力契約は固定されており、発電所を新設するには数年かかる。与えられた電気の中で計算量をいかに絞り出すかが勝敗を分けるゲームになったのだ。

エヌビディアの答えがDSXプラットフォームだ。エヌビディアの説明によれば、DSXはチップ・システム・ソフトウェア・施設・パートナー技術を一つのスタックに統合し、トークンコストを下げ、初回稼働までの時間を短縮する設計フレームワークだ。その中で「DSX MaxLPS」はメガワットあたりのトークン処理量を引き上げるソフトウェアであり、「DSX OS」はライフサイクル管理や状態自動化、複数の顧客が一つの工場を分け合うマルチテナント運用を担う。

原理は直感的だ。AIのワークロードは均一ではないため、あるGPUは学習で限界まで稼働し、隣のラックは推論待機状態で遊んでいることがある。このように余っている電力を必要としているGPU側へ回せば、同じメガワット予算でより多くのGPUを稼働させることができる。メモリ側で発生した同様のボトルネックについては、2025年半導体スーパーサイクルに関する記事に別途まとめている。

「カク・セジョン」の冷却技術がソブリンAIインフラの基盤である理由

DSXが電力をコードで制御するなら、その電力が生み出した熱を実際に排熱するのはネイバーの役割だ。ネイバーがこの同盟に持ち込んだ二つ目の資産がここにある。

2013年に江原道春川（チュンチョン）にオープンした初のデータセンター「カク・チュンチョン」から、ネイバーはエアコンの代わりに外気を取り入れる外気冷却を基本としてきた。山の中腹の冷たい空気をサーバー室に直接取り入れる方式だ。

2023年にオープンした「カク・セジョン」は、さらに一歩進んだ。一般的なデータセンターは巨大なダクトで冷気をサーバー室の隅々まで送り込むが、ダクトが長いほど摩擦が生じ、その摩擦に打ち勝つにはファンを強力に回さなければならない。ファンもまた電気を消費する。

「カク・セジョン」の冷却システム「NAMU III」は、ダクトを排除してBLDC（ブラシレス直流）ファンを格子状に高密度配置することで、少ない電力でより多くの空気を循環させることに成功した。

問題は、ブラックウェルや次世代のベラ・ルービン・アクセラレータが、空冷の物理的な限界を押し広げ続けているという点だ。

ラックあたり100kWを優に超える熱を空気だけで冷やそうとすれば、冷却にかかる電力が爆発的に増加する。チップ表面に冷却板を貼り付けて水で熱を奪う「直接液冷」や、サーバーを絶縁オイルに丸ごと浸す「液浸冷却」が業界全体の課題となっている背景がこれだ。

エヌビディアが「カク・セジョン」を指して「高密度エヌビディア・アクセラレーテッド・コンピューティング環境に合わせて設計された場所」と強調した理由はここにある。GPUはお金さえあれば買えるが、そのGPUが溶けずに稼働し続ける建物を建てられるのは、10年以上データセンターを直接設計・運営してきた会社だけだ。単純な購入者はラックを買うが、戦略パートナーはラックが置かれる場所を共に設計する。

ソブリンAIモデル「ハイパークローバX」が「ネモトロン3ウルトラ」を採用した理由

モデル開発において、ネイバーはすべてを自前で育てる道ではなく、エヌビディアのオープンモデルを基盤にする道を選んだ。

エヌビディアによると、ネイバーは「Nemotron 3 Ultra」を自社のデータと学習ノウハウでファインチューニングして「ハイパークローバX」を高度化し、こうして作成したモデルを欧州・中東のソブリンAI事業のプラットフォームとして活用する。

Nemotron 3 Ultraの公式モデル名には「550B-A55B」が付いている。

全体のパラメータは5,500億個だが、一度に実際に稼働するのは550億個という意味だ。通常の言語モデルは単語一つを予測する際も重み全体を呼び出すが、このモデルはパラメータを複数の「専門家」グループに分け、入力された内容に適したグループだけを使い分ける「専門家混合（MoE）」構造を採用している。全体の10%しか動かないため、同じ電力でより多くのトークンを出力できる。先述した「メガワットあたりのトークン」というゲームと完全に同じ方向性だ。

ネモトロン3系列はここにトランスフォーマーとMambaレイヤーを組み合わせている。

トランスフォーマーは文章が長くなるほど演算量が二乗で膨れ上がるが、Mambaは長いシーケンスを圧縮して線形に近い形で処理する。数百ページに及ぶ文書を一気に投入するエージェント作業において、この差は決定的になる。

ネイバーはこれに加え、エヌビディアの「ネモトロン連合（Nemotron Coalition）」に韓国企業として初めて参加した。

事前学習・事後学習・強化学習の全般にわたり、オープンモデル開発に貢献する立場だ。完成したモデルを買って使う側と、基盤モデルを作るテーブルに座る側の違いである。

「ネモクロー」と「ソウルワールドモデル」、ソブリンAIが現場へ向かう二つのルート

インフラとモデルの上で、同盟は二つの方向に広がる。

一つは企業内に入り込むAIエージェント、もう一つは道路や工場に出て行くフィジカルAIだ。

エージェント側で立ちはだかるのは、性能よりも信頼の問題だ。

エージェントが社内ファイルを読み込み、メールを参照した瞬間、企業は内部資料が外部に漏洩しないかを懸念する。エヌビディアの「NemoClaw」は、エージェントをサンドボックス内だけで動かし、ユーザーが許可したフォルダやネットワーク経路以外には手を出せないように制限するブループリントだ。法務チームが契約書1,000件の要約を依頼すれば、エージェントは指定されたフォルダだけを参照し、結果もそのチームにのみ返すという仕組みだ。

ネイバーは、このブループリントに基づいた「AIエージェントプラットフォーム」を2026年後半に国内でリリースする予定だ。

フィジカルAI側のボトルネックは、データよりも検証だ。

道路を走るロボットに必要なのは、雨の日にタイヤがどれだけ滑るか、トンネルを抜ける時にカメラが逆光でどれだけ見えなくなるかといった物理感覚だが、これを実際の道路で繰り返し実験することはできない。エヌビディアの「Cosmos」は膨大な映像から物理法則を学習したワールドファウンデーションモデルであり、ネイバーはここに自社が蓄積してきた都市のストリートビューデータと空間モデリング技術を組み合わせて「ソウルワールドモデル」を構築している。

これが実現すれば、早朝の豪雨の中で麻浦（マポ）大橋の北端に歩行者が飛び出すような場面を、仮想のソウルで何千回もシミュレーションできる。1784の中を歩き回る配送ロボット「ルーキー」のような機械が、実際の街に出る前に通過すべき試験場となる。

ソブリンAI市場でネイバーが「第三の供給者」になる構造

ネイバーがエヌビディアにとって特別な理由は、米国ビッグテックでも中国企業でもなく、自社モデル、データセンター、クラウドを一手に持つ稀有な企業だからだ。

通信インフラの歴史を見れば、このポジションがなぜ価値があるのかがわかる。

19世紀、英国が海底電信ケーブル網を握った時、世界の金融情報や外交電報はロンドンを経由しなければならなかった。20世紀後半、米国企業がインターネットの核心ノードとクラウドを掌握すると、世界のデジタルトラフィックは米国法の管轄下に入った。AI時代のケーブルはデータセンターと言語モデルであり、その大部分を現在、米国のビッグテックが握っている。

この構図を心地よく思わない国々がある。自国民の医療・司法データを国外管轄のサーバーに置くことを躊躇する欧州、技術従属のリスクを痛感した中東の産油国、自国語AIがなく言語データがそのまま外国企業に流出してしまう東南アジア。彼らが共有するニーズは「自国の領土内で、自国のデータで、外国の法に縛られずに動くAI」、すなわちソブリンAIだ。

問題は、どこから買うかだ。米国ビッグテックから買えば最終的に米国企業のポリシーに縛られ、中国から買えば別の形の従属が生まれる。その隙間にネイバーがいる。エヌビディアも、ネイバーが欧州や中東にインフラを敷き、各国の規制やデータ主権基準を満たす代替案を提供していると紹介した。

実績もある。

ネイバーは2023年10月、サウジアラビアの自治行政住宅省から、リヤドをはじめとする5都市のデジタルツインプラットフォームを5年間構築する1億ドル規模の事業を受注した。

エヌビディアにとって計算は単純だ。米国企業が「ソブリンAI」を売り込みに行くこと自体が矛盾しているが、すでに現地政府と信頼を築いたパートナーがエヌビディアのハードウェアを現地インフラに溶け込ませれば話は別だ。販売戦略のように見えるが、実は地政学戦略なのだ。

ただし、ここには簡単に答えられない問いが残る。

ネイバーが敷いたインフラの上で学習されたサウジアラビアのAIは、どれほど「サウジアラビアのもの」なのか。供給者を米国ビッグテックからネイバーに変えるだけで主権が生まれるのか、それとも現地政府がモデルを直接トレーニングし、インフラを運営する能力を備えるまでの移行プロセスこそが主権なのか。その違いは契約書には書かれていない。

韓国の半導体企業がAnthropicに賭けた構図を扱ったサムスン・SKハイニックスの分析記事と並べて見ると、韓国企業がAIサプライチェーンのどの位置に立とうとしているのかが、より鮮明に見えてくる。

「マッハ1」の失敗がネイバーとエヌビディアの同盟の条件になった理由

ネイバーがエヌビディアの競争相手ではなくパートナーになった背景には、一度の失敗がある。

2022年、ネイバーはサムスン電子と共に推論用AIチップ「マッハ1」の設計に着手した。

動機は明白だった。エヌビディアのGPUは高く、在庫も不足していた。高価なHBMの代わりに汎用LPDDRメモリを使い、ハイパークローバXに合わせた推論演算を回路に刻み込めば価格競争力が生まれるという計算だった。しかし、両社の協力はうやむやのまま終わり、ネイバーはチップ事業から手を引いた。

技術力よりもタイミングが足かせになったと見ている。

チップを設計して量産するまでに1〜2年かかる間に、モデル構造は専門家混合、超長文コンテキスト、トランスフォーマー・Mamba混合へと何度も方向転換した。専用チップ（ASIC）は、設計した瞬間にサポートするアルゴリズムが固定されてしまう。ソフトウェアのようにアップデートができないのだ。

ここに「CUDA」という壁がある。

世界中のAI開発者が十数年かけてエヌビディアのCUDAの上に学習フレームワークや推論ライブラリを積み上げてきた。新しいチップがそのエコシステムに追いつくまでの間に、モデルはまた次の世代へと変わる。

ネイバーがこの失敗から得た結論は、シリコン競争ではなくプラットフォーム競争だった。

チップはエヌビディアのものを使用し、DSXとNemoClawでインフラを扱い、ハイパークローバXでモデルを握り、フェイスサインやチジジックでユーザー接点を持つ。ハードウェアを奪い合うのではなく、そのハードウェアで市場を共に開拓するパートナー、これこそエヌビディアが最も歓迎する形態だ。失敗が同盟の条件を作ったと言える。

ギガワットAIファクトリーはまだ存在しない、残された問い

発表と実装の間には常に距離があり、この同盟も例外ではない。2027年前半の55MWが最初の目標に過ぎず、そのスケジュールが守られるという保証はない。

不確実なことは他にもある。ソブリンAI市場がネイバーの予想通りに拡大するのか、各国の政府が求めているのが真の技術自立なのか、それともより安価な供給者なのかもまだわからない。エージェントプラットフォームが企業のセキュリティ部門のハードルを越えられるか、ソウルワールドモデルで学んだ感覚が実際の道路で通用するのかも、すべて検証前だ。

確かなのは、ジェンスン・ファンが自らソウルに来たという事実一つだ。彼はサムギョプサルを食べ、顔認証決済の現場を目にし、1784の地下スタジオで李海珍議長と共にチジジックのライブカメラの前に立った。世界で最も高価な半導体会社のCEOがパートナー企業の社屋を訪れ、放送まで行うのは儀礼的な外交ではない。

ZDNet Koreaが2週間後にそのサムギョプサル店を再訪した時、あの日急いで導入したNpayコネクト端末は、依然としてレジに置かれていた。ギガワット契約がその端末のようにその場を守り続けるかどうかは、2027年前半に「カク・セジョン」で最初の55メガワットが点灯する日に初めて確認できる。